面向对象的遥感图像森林分类研究与应用 [Research on object-oriented classification for forest covers of remote sensing imagery and its application] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李春干 著

图书标签:

• 遥感
• 森林分类
• 面向对象
• 图像处理
• 遥感应用
• 林业
• 分类算法
• 土地覆盖
• 遥感图像分析
• 机器学习

出版社： 中国林业出版社

ISBN：9787503857331

版次：1

商品编码：10473786

包装：平装

外文名称：Research on object-oriented classification for forest covers of remote sensing imagery and its application

开本：16开

出版时

内容简介

《面向对象的遥感图像森林分类研究与应用》在介绍遥感图像分类、面向对象的图像分析方法和遥感图像分类研究现状与进展，研究区域概况和研究技术路线的基础上，以SPOT5遥感图像为主要研究对象，对林区GPS控制网建立与应用、遥感数据预处理等进行了全面的系统的介绍等。

作者简介

李春干，研究员、教授级高级工程师、博士。1983年毕业于广西大学林学院林学专业，后获南京林业大学森林经理专业硕士学位、北京林业大学森林经理专业林业遥感方向博士学位。2006年5月至2007年8月在美国PURDuE大学林业和自然资源系作访问学者。现为广西林业勘测设计院总工程师。
1983年至今，一直从事森林资源调查、动态监测与管理的研究与开发工作，目前研究重点为“3S”技术在森林资源监测与管理中的应用。分别获部省级科技进步二等奖1项，三等奖3项。以第一作者身份公开发表研究论文40余篇，其中EI收录2篇。合作出版专著一部。是广西“新世纪十百千人才工程”第二层次人选（2002218），广西首批省级干部联系、关护的专家，首届广西林业科技重奖个人获得者。广西大学兼职教授、硕士生导师。

目录

第1章 面向对象的图像分析方法与森林遥感分类研究进展
1.1 遥感图像分类概述
1.2 面向对象的图像分析方法
1.3 遥感图像森林分类研究现状与趋势
1.4 研究区域概况和数据源
1.5 面向对象的遥感图像森林分类总体思路
1.6 本章小结
参考文献

第2章 SPOT5图像预处理
2.1 数据预处理基本流程
2.2 林区GPS控制网的建立
2.3 几何精校正和空间配准
2.4 图像融合
2.5 正射校正
2.6 图像增强
2.7 彩色合成
2.8 本章小结
参考文献

第3章 图像分割与基于规则的分类
3.1 图像分割
3.2 基于规则的分类
3.3 基于分类的分割
3.4 图像分割效果评价方法
3.5 结果分析与讨论
3.6 本章小结
参考文献

第4章 对象特征提取与筛选
4.1 对象特征提取
4.2 对象特征分析和正态性分布检验
4.3 对象特征筛选
4.4 结果分析与讨论
4.5 本章小结
参考文献

第5章 面向对象的多分类器分类
5.1 分类方案确定
5.2 训练样地选取
5.3 最小距离分类器
5.4 马氏距离分类器
5.5 Bayes分类器
5.6 模糊分类器
5.7 支持向量机分类器
5.8 讨论
5.9 本章小结
参考文献

第6章 多分类器结合
6.1 标准的多分类器结合方法
6.2 模糊融合方法
6.3 投票法与模糊融合相结合方法
6.4 结果分析与讨论
6.5 本章小结
参考文献

第7章 基于SPOT5图像分割的森林小班边界自动提取
7.1 研究区域概况和数据源
7.2 小班边界自动提取方法
7.3 图像分割结果与分析
7.4 讨 论
7.5 本章小结
参考文献

第8章 面向对象的航空遥感图像土地利用/覆盖分类
8.1 试验区概况及试验数据
8.2 图像分割
8.3 特征检测和基于规则的分类
8.4 结果分析与讨论
8.5 本章小结

参考文献
附表1 最小距离分类混淆矩阵_0312new第三级
附表2 最小距离分类混淆矩阵_noTM第三级
附表3 最小距离分类混淆矩阵_WithTM第三级
附表4 马氏距离分类器混淆矩阵_0312new第三级
附表5 马氏距离分类器混淆矩阵__noTM第三级
附表6 马氏距离法分类混淆矩阵_withTM第三级
附表7 Bayes准则分类混淆矩阵_0312new第三级
附表8 Bayes准则分类混淆矩阵_notM第三级
附表9 Bayes准则分类混淆矩阵_withTM第三级
附表10 模糊分类混淆矩阵_0312new第三级
附表11 模糊分类混淆矩阵_noTM第三级
附表12 模糊分类混淆矩阵_withTM第三级
附表13 支持向量机分类混淆矩阵_0312new第三级
附表14 支持向量机分类混淆矩阵_noM第三级
附表15 支持向量机分类混淆矩阵_withTM第三级
附表16 方案0312new分类器融合结果表——投票/模糊法
附表17 方案noTM分类器融合结果表——投票法
附表18 方案noTM分类器融合结果表——Bayesian平均法
附表19 方案noTM分类器融合结果表——模糊法
附表20 方案noTM分类器融合结果表——投票/模糊法
附表21 方案withTM分类器融合结果——投票/模糊法
附表22 方案noTM各类型对象特征值的变动系数
附表23 方案withTM各类型对象特征值的变动系数
附表24 方案noTM各类型间的欧氏距离
附表25 方案withTM各类型间的欧氏距离

附图1 原始图像
（1）SPOT5图像，R/G/B=4/2/1
（2）Landsat7：ETM+图像，R/G/B=5/4/3
附图2 各方案的Bayes分类器分类结果（全图）
（1）方案0312new的Bayes分类器分类结果
（2）方案noTM的Bayes分类器分类结果
（3）方案withTM的Bayes分类器分类结果
附图3 各方案的第三级分类的Bayes分类器分类结果比较（局部）

前言/序言

面向对象的遥感图像森林分类研究与应用 图书简介 本书深入探讨了面向对象遥感图像分类技术在森林覆盖监测与分析中的应用。随着遥感技术的飞速发展，获取高分辨率、多光谱乃至超光谱遥感数据已成为可能，这为精细化森林资源管理提供了前所未有的机遇。然而，传统的像素级分类方法在处理高分辨率遥感图像时，往往难以充分利用图像的空间信息和纹理特征，容易导致“椒盐效应”和分类精度不高。面向对象图像分析（Object-Based Image Analysis, OBIA）应运而生，它将图像分割成具有语义意义的对象（如树木、林斑、植被群落等），并基于对象的属性（如光谱、纹理、形状、空间关系等）进行分类，有效克服了像素级分类的局限性。 本书以“面向对象的遥感图像森林分类研究与应用”为核心，旨在系统阐述面向对象分类的理论基础、关键技术、方法流程以及在实际森林监测中的应用案例。全书内容逻辑清晰，由浅入深，既涵盖了扎实的理论知识，又紧密结合实际应用，力求为读者提供一个全面、深入的学习和参考平台。 第一部分：理论基础与技术概述 本部分将为读者构建坚实的理论基础，详细介绍面向对象遥感图像分析的核心概念和关键技术。 第一章：遥感与森林监测导论 1.1 遥感技术的发展历程及其在地球科学中的地位 1.2 森林资源的重要性及其监测的必要性 1.3 传统遥感图像分类方法的局限性，特别是针对高分辨率森林影像 1.4 面向对象图像分析（OBIA）的兴起与优势 1.5 本书的研究目标、内容结构与主要贡献 第二章：面向对象图像分析（OBIA）核心原理 2.1 OBIA与像素级分类的根本区别 2.2 图像分割：面向对象分析的关键第一步 2.2.1 分割算法的分类与比较（如多分辨率分割、分层分割、模糊分割等） 2.2.2 分割参数的选取与优化策略（尺度、形状、紧致度等） 2.2.3 影响分割效果的因素分析（空间分辨率、光谱波段、数据类型等） 2.3 对象特征提取：描述对象属性的基石 2.3.1 光谱特征（均值、标准差、最小值、最大值、比值等） 2.3.2 纹理特征（灰度共生矩阵、局部方差、局部同质性等） 2.3.3 形状特征（面积、周长、长宽比、紧致度、圆形度等） 2.3.4 空间关系特征（邻域关系、距离、包含关系等） 2.4 对象分类：利用特征进行语义识别 2.4.1 分类器算法的选择与应用（如支持向量机SVM、随机森林RF、决策树DT、K近邻KNN、最大似然ML等） 2.4.2 基于规则的分类方法 2.4.3 机器学习与深度学习在OBIA中的融合 2.5 OBIA工作流程的整体框架 第二部分：面向对象森林分类的关键技术 本部分将聚焦于面向对象技术在森林分类中的具体应用，深入剖析各种技术细节和优化策略。 第三章：高分辨率遥感数据预处理与选择 3.1 常用高分辨率遥感数据源介绍（如WorldView系列、Pleiades、Sentinel-2、GF系列等） 3.2 辐射定标与大气校正：提升光谱信息准确性 3.3 几何校正与正射纠正：保证空间位置精度 3.4 数据融合技术：融合多源、多时相、多分辨率数据提升分类性能 3.5 针对森林场景的影像噪声抑制与增强处理 第四章：面向对象森林分割策略研究 4.1 尺度参数对森林分割效果的影响分析 4.2 结合多尺度分割进行层级式对象生成 4.3 针对不同森林类型（如乔木林、灌木林、退耕还林等）的分割参数优化 4.4 利用纹理与形状信息辅助分割 4.5 结合辅助数据（如DEM、LiDAR点云）优化分割结果 第五章：森林对象特征工程与选择 5.1 光谱特征在森林类型识别中的敏感性分析 5.2 纹理特征对森林冠层结构与均匀度的表征 5.3 形状特征在区分不同林斑形态与林缘地物中的作用 5.4 空间关系特征在识别森林斑块格局与生境连通性中的应用 5.5 特征的重要性评估与降维技术 第六章：面向对象森林分类模型构建与优化 6.1 不同分类器在森林分类任务中的性能比较 6.2 训练样本的选取原则与优化策略 6.3 基于规则的分类器构建：利用专家知识定义分类规则 6.4 机器学习模型参数优化与调控 6.5 深度学习模型在面向对象框架下的应用潜力（如利用CNN提取对象特征） 6.6 分类后处理：对象合并、平滑与消除噪声 第三部分：面向对象森林分类的应用与实践 本部分将通过实际案例，展示面向对象遥感图像分类在森林监测与管理中的具体应用价值。 第七章：森林类型与土地覆盖分类 7.1 识别不同森林类型（如针叶林、阔叶林、混交林、竹林等） 7.2 区分森林与其他植被类型（如草地、农田、灌木丛） 7.3 识别森林边缘地带与非林地区 7.4 案例研究：某区域的精细森林类型分类 第八章：森林结构与健康状况评估 8.1 识别森林冠层开度与密度 8.2 评估森林健康状况：检测病虫害、火灾迹地、采伐区等 8.3 利用多时相影像监测森林动态变化 8.4 案例研究：基于OBIA的森林火灾损毁评估 第九章：森林生物多样性与栖息地分析 9.1 利用OBIA对森林物种组成进行间接推断 9.2 识别不同森林生境类型及其空间格局 9.3 评估森林连通性与破碎化程度 9.4 案例研究：野生动物栖息地适宜性评价 第十章：林业可持续管理与决策支持 10.1 辅助规划森林采伐与更新 10.2 监测非法采伐与森林侵占 10.3 为生态保护区划定与管理提供依据 10.4 遥感与GIS集成在林业决策中的应用 第四部分：未来展望与挑战 第十一章：面向对象森林分类的前沿技术与发展趋势 11.1 深度学习与OBIA的深度融合 11.2 基于时空序列的动态OBIA 11.3 结合LiDAR、SAR等数据的多源信息融合 11.4 自动化与智能化OBIA流程 11.5 面向对象技术在复杂地形与多云区域森林分类中的挑战 第十二章：结论与建议 12.1 本书研究的主要结论回顾 12.2 面向对象遥感森林分类的优势与局限性总结 12.3 对未来研究方向的建议 12.4 对相关从业者与研究人员的实践指导 本书旨在为遥感、地理信息科学、林业、生态学等领域的科研人员、研究生、技术工程师以及相关决策者提供一份详实、前沿的参考资料。通过系统学习本书内容，读者将能够深刻理解面向对象遥感图像分类的原理与方法，并能将其有效应用于实际的森林监测、管理与研究工作中，为实现森林资源的可持续利用和生态环境保护贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

我通常对偏重计算方法论的书籍持谨慎态度，因为它们很容易陷入纯粹的数学推导和公式展示中，使得读者与最终的应用场景渐行渐远。然而，这本书的副标题“研究与应用”给予了我一丝信心。我希望作者在阐述面向对象分类流程时，能像一位经验丰富的导师那样，不仅告诉我们“怎么做”，更重要的是解释“为什么这么做”。例如，在对象生成（Segmentation）这一关键步骤中，不同尺度参数的选择对最终分类结果的影响机制，以及如何根据林相特征（如林窗大小、冠层结构）进行动态调整。如果书中能配有大量直观的图例和对比实验，展示不同参数组合下地物边界的提取效果差异，这将极大地方便读者理解和掌握这一核心技术。这种注重方法论背后逻辑的讲解，远比单纯罗列代码或参数设置更有价值，它培养的是分析问题的能力，而非简单的操作技能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和排版实在让人眼前一亮，那种严谨中又不失现代感的风格，一看就知道作者在细节上下了很大功夫。光是目录的梳理，就能看出作者对整个研究脉络的清晰把握。我个人对遥感图像处理领域一直抱有浓厚兴趣，但很多教材往往过于侧重理论的堆砌，让人读起来晦涩难懂。这本书显然在这方面做了很多优化，它似乎更倾向于将复杂的概念转化为具体的案例分析，这种实践导向的叙述方式，对于我们这些既想深入理论又渴望快速上手的实践者来说，简直是福音。特别是对于初次接触面向对象分类的读者，这种由浅入深的讲解，无疑会大大降低学习门槛。我期待着书中对不同算法的对比分析，希望能从中找到最适合特定林业场景的优化路径，而不是盲目地套用通用模型。整体来看，这本书的出版，无疑为该领域提供了一份高质量的参考读物，它的专业性和实用性值得称赞。

评分☆☆☆☆☆

这本书的译名和原著的严谨性似乎保持了一致，这在翻译类专业书籍中是相当难得的。从其结构布局来看，它似乎构建了一个完整的知识体系，从基础的遥感原理铺陈，到面向对象方法的深入剖析，再到最终的实际应用落地，形成了一个有机的整体。我最感兴趣的是作者如何处理大规模数据集下的计算效率问题。理论上，面向对象的方法虽然精度高，但在处理覆盖大片区域的高分辨率影像时，其计算复杂度和资源消耗是令人望而却步的。这本书如果能提供关于并行计算、云计算平台下分类流程优化，或者特定软件（如eCognition或GIS平台）中的高级脚本技巧，那对于提升项目执行的效率无疑至关重要。毕竟，科研成果的价值，很大程度上取决于它能否在真实、受限的工程环境中得到有效部署和应用。我期待看到它在“速度与精度”之间找到一个巧妙的平衡点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，恰逢全球对森林资源管理和碳汇监测需求日益增长的时期，因此其时效性不言而喻。我关注的焦点在于它对最新遥感传感器数据特性的整合能力。当前的遥感技术发展迅猛，高光谱、无人机（UAV）影像的普及，对传统分类算法提出了新的挑战。我非常好奇，书中对于如何设计面向对象的工作流来有效利用高光谱数据的丰富波段信息，以及如何处理无人机影像带来的海量数据和高分辨率特征，是否给出了前瞻性的解决方案。特别是在森林健康评估方面，能否利用面向对象的方法提取出更精细的因子，比如树种的微小光谱差异，或者冠层纹理的变化？如果这本书能够前瞻性地将这些新兴数据源和应用场景融入到其面向对象的框架中，那么它将不仅是回顾现有技术，更是指引未来研究方向的灯塔，对于希望站在技术前沿的同行来说，具有不可替代的价值。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在野外工作的资源调查员，我深知现场勘测的艰辛与局限性。因此，对任何能提高遥感数据解析效率和精度的工具都抱有极高的热情。这本书的标题立刻抓住了我的注意力，特别是“面向对象”这个关键词，它预示着一种更接近人眼识别逻辑的分类方法，有望突破传统像素级分类中经常出现的“斑驳”和“噪声”问题。我特别关注书中对多源数据融合的探讨，毕竟单一的遥感数据源往往难以全面刻画森林的复杂结构。如果书中能详细阐述如何有效地集成雷达（SAR）数据或激光雷达（LiDAR）数据与光学影像，以提升树种识别的准确率，那这本书的价值将远超一本纯粹的学术专著。我希望它不仅仅停留在理论层面，而是能提供一系列可复现的工作流程或算法框架，帮助我们这些基层工作者真正将前沿技术转化为生产力，解决实际的地理空间信息获取难题。